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1阿拉伯联合酋长国扎耶德大学技术创新学院2号电气工程系,萨特国王大学,利雅得国王大学,沙特阿拉伯11451,沙特阿拉伯3 3号电子和通信工程系运输,开罗,开罗11799,埃及5沃尔夫森磁化中心,加定大学的加定大学工程学院,CF10 3AT CADCIFF,英国6,英国6号电子和通信工程系,阿拉伯科学,技术与海上交通学院,CAIRO 451913,CAIRO 451913,埃及7部埃及8高级工程技术学院,El-Tagmoe El-Khames,新开罗市11765,埃及
1 1美国纽约州西奈山伊坎医学院的胃肠病学部,纽约州纽约州,美国2 Windreich人工智能和人类健康部,纽约州西奈山的伊卡恩医学院,纽约,纽约州纽约山,美国纽约州纽约州山上的数字医学,伊卡尼山,纽约州山山,伊卡尼山,伊卡尼山,伊卡尼山。工程与成像研究所,美国纽约州西奈山医学院8美国纽约州西奈山的伊坎医学院查尔斯·布朗夫曼个性化医学研究所,美国纽约州,美国9号诊断,分子和介入放射学系,纽约州西奈山的伊坎医学院1美国纽约州西奈山伊坎医学院的胃肠病学部,纽约州纽约州,美国2 Windreich人工智能和人类健康部,纽约州西奈山的伊卡恩医学院,纽约,纽约州纽约山,美国纽约州纽约州山上的数字医学,伊卡尼山,纽约州山山,伊卡尼山,伊卡尼山,伊卡尼山。工程与成像研究所,美国纽约州西奈山医学院8美国纽约州西奈山的伊坎医学院查尔斯·布朗夫曼个性化医学研究所,美国纽约州,美国9号诊断,分子和介入放射学系,纽约州西奈山的伊坎医学院
可穿戴生物医学系统的快速发展如今使得实时监测脑电图 (EEG) 信号成为可能。这些信号的采集依赖于电极。这些系统必须应对设计挑战,即选择一组在性能和可用性约束之间取得平衡的最佳电极。从更大的电极集合中搜索最佳电极子集是一个具有组合复杂性的问题。虽然现有研究主要集中于仅探索有限组合的搜索策略,但我们的方法提出了一种计算效率高的方法来探索所有组合。为了避免为每种组合训练模型所带来的计算负担,我们利用了一种受小样本学习启发的创新方法。值得注意的是,该策略涵盖了所有可穿戴电极组合,同时与在每种可能的组合上重新训练网络相比,显著减少了训练时间。在癫痫发作检测任务中,所提出的方法在使用八个电极的配置下实现了 0.917 的 AUC 值。这一性能与之前的研究结果相当,但实现所需的时间却少得多,将原本需要数月才能完成的过程在单个 GPU 设备上缩短为数小时。我们的工作可以全面探索可穿戴生物医学设备设计中的电极配置,从而获得可提高性能和实际可行性的见解。
摘要:在过去的十年中,可穿戴生物传感器技术(WBT)已成为教育系统中的一种变革性工具。这项系统的审查包括对教育环境中WBT利用的全面分析(2012-20222),突出了该领域的发展,通过整合技术来解决特定的教育挑战,以解决教育的挑战,以解决特定的教育挑战,例如增强学生的互动,增强学生的互动,监测和认知的学习体验,并改善了学习经验,并改善了学生的实时和教育者,并提供了实时的成员和返还返还者,并提供了返回学生。通过探索这些方面,本评论阐明了WBT对学习未来的潜在影响。根据PRISMA指南进行了对包括Google Scholar和Scopus在内的主要学术数据库的严格搜索。相关研究。使用既定工具评估了所选文章的方法论质量和偏见。数据提取和合成的过程遵循结构化框架。关键发现包括从理论探索到实际实施的转变,而脑电图是主要的测量,旨在探索精神状态,生理结构和教学效果。可穿戴生物传感器正在显着影响教育领域,这是教育工作者的重要资源,也是学生的工具。他们的政策有可能通过捕获生物识别数据的传感器来改变和优化学术实践,从而实现指标和模型,以了解学术环境中学生和教授的发展和表现,并了解学习过程。
可穿戴光电容积描记法传感器中先进材料的制造、特性和应用的系统评价 Mathew, J., Zheng, D., Xu, J. 和 Liu, H. 已发布 PDF 并存放在考文垂大学的资料库中 原始引用:Mathew, J, Zheng, D, Xu, J 和 Liu, H 2024, 《可穿戴光电容积描记法传感器中先进材料的制造、特性和应用的系统评价》,先进电子材料,卷(印刷中),2300765,页(印刷中)。 https://dx.doi.org/10.1002/aelm.202300765 DOI 10.1002/aelm.202300765 ISSN 2199-160X ESSN 2199-160X 出版商:Wiley 这是一篇根据知识共享署名许可条款的开放获取文章,允许在任何媒体中使用、分发和复制,只要对原始作品进行适当的引用。
摘要 — 脑机接口 (BMI) 已成为辅助技术的变革力量,通过实现设备控制和促进功能恢复,为运动障碍患者提供了帮助。然而,持续存在的会话间差异性挑战带来了重大障碍,每次使用时都需要耗时的校准。除此之外,当前设备的低舒适度进一步限制了它们的使用。为了应对这些挑战,我们提出了一种综合解决方案,将基于 CNN 的微型迁移学习 (TL) 方法与舒适的可穿戴 EEG 头带相结合。这种新型可穿戴 EEG 设备在头带上放置了柔软的干电极,并能够进行机载处理。我们获取了多个会话的运动 EEG 数据,并使用 TL 实现了高达 96% 的会话间准确度,大大缩短了校准时间并提高了可用性。通过每 100 毫秒在边缘执行一次推理,该系统估计可实现 30 小时的电池寿命。舒适的 BMI 设置配有微型 CNN 和 TL,为未来的设备持续学习铺平了道路,这对于解决会话间差异和提高可用性至关重要。索引术语 — 脑机接口、EEG、可穿戴医疗保健、可穿戴 EEG、深度学习、迁移学习
竞争优势:• 协同模式融合:EG 和 BCI 模式的利用和同步为系统提供了更高水平的适应性和可靠性。• 精度增强:利用 MR 输入输出动态以及复杂的标签映射方法,系统可实现出色的实时精度。• 整体学习整合:除了单纯的交流之外,该创新还通过提供广泛的词汇和 AI 驱动的见解,成为教育的载体。• 随时可用:原型设计成便携式头盔的形式,既实用又符合人体工程学
摘要 — 阿片类药物过量服用是美国 50 岁以下人口死亡的主要原因之一。仅在 2021 年,阿片类药物使用者的死亡人数就上升到惊人的 80,000 多人。过量服用过程可以通过使用纳洛酮来逆转,纳洛酮是一种阿片类药物拮抗剂,可快速抵消阿片类药物引起的呼吸抑制的影响。闭环阿片类药物过量检测和纳洛酮输送的想法已成为一种潜在的工程解决方案,可减轻阿片类药物泛滥的致命影响。在本研究中,我们介绍了一种腕戴式可穿戴设备,它克服了我们前期工作中便携性问题,从而创建了一个闭环药物输送系统,其中包括 (1) 一个近红外光谱 (NIRS) 传感器,用于检测缺氧驱动的阿片类药物过量事件,(2) 一个 MOSFET 开关,和 (3) 一个零电压开关 (ZVS) 电磁加热器。通过对人类受试者 (n = 8) 进行肱动脉闭塞 (BAO),我们证明了一致的低氧合事件。此外,我们证明了我们的设备能够在检测到缺氧事件后 10 秒内释放药物。我们发现低氧合事件前后的氧合血红蛋白、脱氧血红蛋白和氧合饱和度 (SpO 2 ) 的变化不同 (p < 0.001)。尽管还需要进行更多的人体实验,但我们迄今为止的研究结果已指向一种潜在的工具,可以减轻阿片类药物泛滥的影响。